Workshop 8

Fortgeschrittene Anwendungen von Strukturgleichungsmodellen

Dr. Urs W. Grob
Universität Zürich

2. Juli, 8.30 Uhr bis 3. Juli 2020, 15.00 Uhr

 

 

Dieser Workshop baut auf die in der ersten Wochenhälfte angebotene Einführung in lineare Struktur­gleichungsmodelle auf und erweitert und vertieft in anwendungsorientierter Weise die dort (oder außerhalb) erworbenen grundlegenden Kenntnisse. Zum Einsatz gelangt ebenfalls die Software AMOS.

Zu den Kernpunkten des Programms des ersten Tages zählt zunächst das Problem der Messäquivalenz zwischen Gruppen oder über die Zeit hinweg. Ein gewichtiger Vorteil von Strukturgleichungsmodellen liegt nämlich darin, mit ihrer Hilfe explizit die Annahme prüfen zu können, dass mittels eines Messmodells in verschiedenen Teilstichproben oder zu verschiedenen Zeitpunkten tatsächlich „das gleiche“ Phänomen gemessen wird. Während diese für die Gültigkeit eines Vergleichs zentrale Annahme in konventionellen Zugängen stillschweigend vorausgesetzt wird, erlauben Strukturgleichungsmodelle die Bestimmung der etablierbaren Stufe der Messäquivalenz. Einen zweiten Programmpunkt stellen – auf der Basis des Nachweises der erforderlichen Stufe von Messäquivalenz – Vergleiche von Mittelwerten latenter Faktoren zwischen verschiedenen Gruppen oder über die Zeit hinweg dar. Auf diese Weise lassen sich die Vorteile expliziter Messmodelle auch für Mittelwertvergleiche nutzen. Schließlich wird das Problem von missing values aufgegriffen und es wird gezeigt, wie sich Parameter möglichst unverzerrt schätzen lassen.

Der zweite Tag ist einer Sonderklasse von Strukturgleichungsmodellen gewidmet, nämlich Latenten Wachstumskurvenmodellen bzw. Latent Growth Models. Diese erlauben die sehr flexible Modellierung von Entwicklungsverläufen (trajectories) über die Zeit hinweg und zwar in individueller wie kollektiver Perspektive. Diese Verläufe lassen sich für Teilstichproben getrennt schätzen und vergleichen. Und sie können so in erweiterte Strukturgleichungsmodelle integriert werden, dass sie sich vorhersagen lassen oder selbst zur Vorhersage anderer Eigenschaften (oder Verläufe) beigezogen werden können. Für die Teilnahme am Workshop sind keine Software- und Hardware-Voraussetzungen notwendig. Rechner und Programme werden für die Dauer des Workshops zur Verfügung gestellt. Der Workshop enthält einen großen Anteil an praktischen Übungen.

 

Kostenbeitrag für den Workshop:

Reduzierte Teilnahmegebühr für Studierende (BA, MA, PhD): € 70.-
Reguläre Teilnahmegebühr: € 110.-

Nach oben scrollen